K
klado.ru
Гость
Разборки со статистикой.
Осваиваю автокорреляционные модели в применении к фондовому рынку. Пока основная проблема состоит в том, что ценовой ряд не отличается особой стационарностью. В том смысле что дисперсия (которая примерно соответствует ценовой волатильности) цены значительно меняется. Тем не менее, если немного исхитриться, можно получить параметр достаточно стационарный. Например, если мерять все не в абсолютных величинах, а относительно волатильности цены. Это выравнивает дисперсию, стало быть можно уже о чем-то говорить.
В качестве подопытного использовался индекс ММВБ, дневки с декабря 2002 года. Далее x
означает значение параметра "y" дней назад. С - цена закрытия, O - цена открытия, H - максимум, L - минимум.
1. Параметр: изменение цены в единицах, пропорциональных волатильности дня.
p=(C-C(-1))/(H(1)-L(1));
Среднее: 0.098 (глобальный аптренд)
Результат по автокорреляции неожиданный, всего 0.017, значимости нет.
2. Параметр: изменение средней цены дня пропорционально волатильности.
p=((H+L)/2-(H(1)-L(1))/2)/(H(1)-L(1));
Среднее 0.106 (аптренд);
Автокорреляция: 0.157 - уже лучше, значимость имеется, хотя и не слишком высокая. Говоря по-русски, это означает следующее: если среднедневная цена сегодня выше вчерашней, завтра она, скорее всего, будет еще выше. То же самое и для падения. Это и есть, видимо, тот самый трендовый компонент, порождающий длинные волны роста и падения. Почему он наблюдается на среднем значении дня и не наблюдается на закрытии, я, честно говоря, пока не понимаю.
3. Параметр: относительное изменение волатильности. Наиболее, кстати, стационарный параметр по всему ряду.
p=v-v(1), где v=(H-L)/O;
Среднее: 0.000;
Автокорреляция: -0.437. Довольно хорошая зависимость. Получается, волатильность быстро осциллирует. Говоря по-русски, это означает следующее: если сегодня волатильность выросла, завтра она, скорее всего, уменьшится. И наоборот.
вот если подитожить все научные выводы аФтора то то очевидно следущее....
Если цены рaстут то будут рaсти дальше если падают то будут падать дальше.... еслил волатильность упала то значит скоро вырfстет )))
Но самое забавное это конечно....Это и есть, видимо, тот самый трендовый компонент, порождающий длинные волны роста и падения. Почему он наблюдается на среднем значении дня и не наблюдается на закрытии, я, честно говоря, пока не понимаю.
))))))))
Видимо надо еще подписать в конце Филосовский камень пока ненайден РАБОТАЕМ )))
Осваиваю автокорреляционные модели в применении к фондовому рынку. Пока основная проблема состоит в том, что ценовой ряд не отличается особой стационарностью. В том смысле что дисперсия (которая примерно соответствует ценовой волатильности) цены значительно меняется. Тем не менее, если немного исхитриться, можно получить параметр достаточно стационарный. Например, если мерять все не в абсолютных величинах, а относительно волатильности цены. Это выравнивает дисперсию, стало быть можно уже о чем-то говорить.
В качестве подопытного использовался индекс ММВБ, дневки с декабря 2002 года. Далее x
означает значение параметра "y" дней назад. С - цена закрытия, O - цена открытия, H - максимум, L - минимум. 1. Параметр: изменение цены в единицах, пропорциональных волатильности дня.
p=(C-C(-1))/(H(1)-L(1));
Среднее: 0.098 (глобальный аптренд)
Результат по автокорреляции неожиданный, всего 0.017, значимости нет.
2. Параметр: изменение средней цены дня пропорционально волатильности.
p=((H+L)/2-(H(1)-L(1))/2)/(H(1)-L(1));
Среднее 0.106 (аптренд);
Автокорреляция: 0.157 - уже лучше, значимость имеется, хотя и не слишком высокая. Говоря по-русски, это означает следующее: если среднедневная цена сегодня выше вчерашней, завтра она, скорее всего, будет еще выше. То же самое и для падения. Это и есть, видимо, тот самый трендовый компонент, порождающий длинные волны роста и падения. Почему он наблюдается на среднем значении дня и не наблюдается на закрытии, я, честно говоря, пока не понимаю.
3. Параметр: относительное изменение волатильности. Наиболее, кстати, стационарный параметр по всему ряду.
p=v-v(1), где v=(H-L)/O;
Среднее: 0.000;
Автокорреляция: -0.437. Довольно хорошая зависимость. Получается, волатильность быстро осциллирует. Говоря по-русски, это означает следующее: если сегодня волатильность выросла, завтра она, скорее всего, уменьшится. И наоборот.
вот если подитожить все научные выводы аФтора то то очевидно следущее....
Если цены рaстут то будут рaсти дальше если падают то будут падать дальше.... еслил волатильность упала то значит скоро вырfстет )))
Но самое забавное это конечно....Это и есть, видимо, тот самый трендовый компонент, порождающий длинные волны роста и падения. Почему он наблюдается на среднем значении дня и не наблюдается на закрытии, я, честно говоря, пока не понимаю.
))))))))
Видимо надо еще подписать в конце Филосовский камень пока ненайден РАБОТАЕМ )))